高创新 | CEEMDAN-VMD-BiLSTM-Attention双重分解+双向长短期记忆神经网络+注意力机制多元时间序列预测-优快云博客

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🔥 内容介绍

摘要: 本文提出一种基于CEEMDAN-VMD双重分解、双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和注意力机制的多元时间序列预测模型。该模型首先利用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和变分模态分解(VMD)对原始多元时间序列进行双重分解，有效地去除噪声并提取不同尺度的特征信息。然后，将分解得到的各IMF分量分别输入到BiLSTM网络中进行特征学习，BiLSTM网络能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。最后，引入注意力机制，对BiLSTM网络输出的特征进行加权融合，提高模型的预测精度和泛化能力。实验结果表明，该模型在多个多元时间序列预测数据集上取得了优于现有方法的预测效果，验证了其有效性和实用性。

关键词: 多元时间序列预测; CEEMDAN; VMD; BiLSTM; 注意力机制; 特征提取

1. 引言

多元时间序列预测在诸多领域具有广泛的应用，例如电力负荷预测、金融市场预测、交通流量预测等。然而，实际应用中的多元时间序列数据往往具有高维性、非线性、噪声干扰等复杂特性，给预测带来了巨大的挑战。传统的预测方法，如ARIMA模型、向量自回归模型等，在处理这些复杂特性时往往力不从心。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，特别是循环神经网络(RNN)及其变体，如长短期记忆神经网络(LSTM)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)，能够有效地捕捉时间序列的长期依赖关系。

然而，单纯地使用BiLSTM模型进行多元时间序列预测仍然存在一些问题。首先，原始数据中可能包含大量的噪声，会影响模型的预测精度。其次，多元时间序列的不同变量之间可能存在复杂的非线性关系，单一的BiLSTM模型难以有效地捕捉这些关系。最后，BiLSTM模型可能对所有时间步的特征赋予相同的权重，忽略了不同时间步特征的重要性差异。

针对上述问题，本文提出了一种基于CEEMDAN-VMD双重分解、BiLSTM和注意力机制的多元时间序列预测模型。该模型通过双重分解方法有效地去除噪声并提取不同尺度的特征信息，利用BiLSTM网络捕捉时间序列的长期依赖关系，并通过注意力机制对BiLSTM输出的特征进行加权融合，提高模型的预测精度和泛化能力。

2. 模型框架

本文提出的模型框架如图1所示，主要包括三个阶段：数据预处理、特征提取与学习以及预测输出。

(1) 数据预处理: 首先对原始多元时间序列数据进行标准化处理，将其转化到零均值和单位方差的范围内，以提高模型的训练效率和稳定性。

(2) 特征提取与学习: 该阶段是模型的核心部分，主要包括以下步骤：

CEEMDAN分解: 利用CEEMDAN算法将原始多元时间序列分解为一系列具有不同时间尺度的固有模态函数(IMF)分量和一个残余分量。CEEMDAN算法能够有效地克服经验模态分解(EMD)的模式混叠问题，更准确地提取数据中的特征信息。
VMD分解: 将CEEMDAN分解得到的IMF分量进一步利用VMD算法进行分解，进一步细化特征信息，并更好地分离噪声。 VMD能够将信号分解为多个具有特定中心频率和带宽的模态，从而更好地捕捉不同频率成分的特征。
BiLSTM特征学习: 将CEEMDAN-VMD分解得到的IMF分量分别输入到多个独立的BiLSTM网络中进行特征学习。BiLSTM网络能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系，并提取更加有效的特征表示。每个BiLSTM网络对应一个IMF分量，从而分别学习不同尺度特征的动态变化。
注意力机制: 将多个BiLSTM网络的输出结果作为注意力机制的输入。注意力机制能够学习不同IMF分量特征的重要性权重，对这些特征进行加权融合，从而提高模型的预测精度和泛化能力。注意力机制的计算公式如下：

α_i = softmax(W_a * h_i + b_a)

其中，α_i表示第i个IMF分量的权重，h_i表示第i个BiLSTM网络的输出，W_a和b_a是注意力机制的可学习参数。

(3) 预测输出: 将注意力机制加权融合后的特征输入到一个全连接层，进行最终的预测输出。

3. 实验结果与分析

为了验证该模型的有效性，本文在多个公开的多元时间序列数据集上进行了实验，并与其他几种主流的预测模型进行了比较，例如ARIMA、LSTM、以及仅使用CEEMDAN或VMD单一分解的BiLSTM模型。实验结果表明，本文提出的模型在预测精度和泛化能力方面均优于其他对比模型，具体数值结果将在论文中详细展示和分析。

4. 结论

本文提出了一种基于CEEMDAN-VMD双重分解、BiLSTM和注意力机制的多元时间序列预测模型。该模型通过双重分解方法有效地去除噪声和提取特征，利用BiLSTM网络捕捉时间序列的长期依赖关系，并通过注意力机制对不同特征进行加权融合，最终提高了模型的预测精度和泛化能力。实验结果验证了该模型的有效性，为多元时间序列预测提供了一种新的思路。未来的研究工作可以进一步探索更有效的分解方法、更复杂的深度学习模型以及更高级的注意力机制，以进一步提高多元时间序列预测的精度和效率。